5.光伏功率预测系统
光伏发电系统功率预测方法研究综述
光伏发电系统功率预测方法研究综述摘要：随着环境保护意识的增强和能源需求的日益增长，光伏发电作为一种清洁、可再生且环保的能源形式，受到了广泛的关注。
为了提高光伏发电系统的效率和可靠性，功率预测成为了一个关键的研究领域。
本文首先介绍了光伏发电系统的基本原理和特点，然后综述了当前常见的光伏发电系统功率预测方法，包括基于物理模型的方法、基于统计学方法、基于人工智能方法等。
接着对这些方法进行了比较和分析，总结了各自的优缺点，最后提出了未来研究的方向和展望。
一、引言光伏发电系统利用太阳能转化为电能的方式，具有广泛的应用前景。
然而，光伏电池的输出功率受到许多因素的影响，如天气状况、温度、光照强度等。
因此，准确地预测光伏发电系统的输出功率具有重要意义，可以提高系统的效率和可靠性。
二、光伏发电系统的基本原理和特点光伏发电系统主要由光伏电池组、逆变器和电网连接部分组成。
光伏电池组将太阳能转化为直流电能，逆变器将直流电能转化为交流电能，然后输送到电网中。
光伏发电系统具有以下特点：1. 光伏电池的输出功率受到天气状况的影响，如气温、日照时间等因素；2. 光伏电池组的性能会随着时间的推移而发生变化，如老化、污染等；3. 光伏发电系统的功率曲线具有不确定性和复杂性。
三、基于物理模型的功率预测方法基于物理模型的功率预测方法主要利用光伏电池的物理特性和工作原理进行预测。
常见的方法包括光伏电池等效电路模型方法、光伏电池历史数据建模方法等。
这些方法通常需要详细的环境参数和光伏电池的特性参数，预测结果准确性较高。
四、基于统计学方法的功率预测方法基于统计学方法的功率预测方法主要利用历史数据和统计分析来进行预测。
常见的方法包括时间序列分析法、回归分析法、神经网络方法等。
这些方法不需要太多的环境参数和电池参数，但预测结果受局限于历史数据的可靠性和完整性。
五、基于人工智能方法的功率预测方法基于人工智能方法的功率预测方法利用机器学习和深度学习算法来进行预测。
光伏发电系统功率预测方法研究综述
光伏发电系统功率猜测方法探究综述光伏发电系统是一种利用太阳能将阳光转化为电能的发电方式，其能源绿色、清洁且持久可靠。
然而，光伏发电系统的发电功率受到诸多因素的影响，如天气条件、太阳辐射强度、温度等，导致其发电能力难以准确猜测。
因此，为了提高光伏发电系统的运行效率和可靠性，功率猜测成为了探究的热点问题。
目前，光伏发电系统的功率猜测方法主要分为物理模型方法和数据驱动方法两种。
物理模型方法是基于光伏发电系统的结构和工作原理建立数学模型，并利用该模型对功率进行猜测。
这种方法在理论上可靠，但受到微小参数误差、模型简化等因素的影响，猜测结果可能存在一定的误差。
物理模型方法中常用的模型有等效电池模型、单二极管模型等。
等效电池模型基于光伏电池等效电路理论，将太阳辐射和温度等因素结合到电流电压干系中，建立电流电压曲线，从而猜测功率输出。
单二极管模型则是在等效电池模型的基础上，进一步思量了光伏电池的分段特性，提高了猜测的准确性。
然而，物理模型方法需要对光伏发电系统的详尽参数进行较为精确的测量和预估，适用范围相对较窄。
数据驱动方法则是直接利用历史数据或实时数据对功率进行猜测。
这些数据可包括天气数据、光伏发电系统输出数据等。
数据驱动方法不需要对光伏发电系统的详尽参数进行精确测量，适用性较广。
常见的数据驱动方法有时间序列分析法、神经网络法、支持向量机法等。
时间序列分析法通过对历史数据进行统计分析，提取出周期性和趋势性信息，从而猜测功率的将来变化趋势。
神经网络法和支持向量机法则是基于机器进修的方法，通过对历史数据的进修，建立猜测模型，对将来的功率进行猜测。
这些方法在一定程度上克服了物理模型方法的局限性，但也需要充分的训练样本和较强的计算能力。
综上所述，光伏发电系统功率猜测是提高光伏发电系统运行效率和可靠性的关键问题。
物理模型方法和数据驱动方法在功率猜测中起到了重要作用。
物理模型方法在精确性方面具有优势，但对系统参数的要求较高；数据驱动方法具有较广的适用性，但需要丰富的历史数据和较强的计算能力。
光伏发电系统输出功率预测与优化研究
光伏发电系统输出功率预测与优化研究引言：随着能源需求的不断增长和对环境的关注不断加强，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，越来越受到广泛关注。
然而，光伏发电系统的输出功率受到多种因素的影响，如天气条件、温度、日照强度等。
在实际运行中，准确预测光伏发电系统的输出功率并进行优化可以提高发电效率和经济效益。
本文将研究光伏发电系统输出功率预测与优化方法，以提高光伏发电系统的性能和稳定性。
1. 光伏发电系统输出功率的影响因素光伏发电系统的输出功率受到多种因素的影响，其中包括天气条件、温度、日照强度、阴影遮挡等。
这些因素的变化会导致输出功率的波动，进而影响光伏发电系统的性能和稳定性。
因此，准确预测光伏发电系统的输出功率对于优化发电系统的运行至关重要。
2. 光伏发电系统输出功率预测方法光伏发电系统输出功率的预测是一项复杂的任务，需要考虑多个变量和因素。
以下是常用的几种光伏发电系统输出功率预测方法：2.1 气象数据方法该方法基于气象数据，如温度、日照强度、风速等，利用统计学方法建立预测模型，推测未来的光伏发电系统输出功率。
通过分析历史数据和气象数据的关系，可以预测系统在特定天气条件下的输出功率。
然而，由于天气条件的不确定性和复杂性，气象数据方法的预测准确度有限。
2.2 人工智能方法人工智能方法，如神经网络和支持向量机等，可以通过学习历史数据和光伏发电系统输出功率之间的关系来预测未来的输出功率。
这种方法利用机器学习算法能够自动调整模型参数，提高预测准确度。
然而，人工智能方法需要大量的数据进行模型训练，并且对于新的数据和未来的变化可能存在预测误差。
2.3 物理模型方法物理模型方法基于对光伏发电系统运行原理的理解和数学建模，通过模拟和计算得出输出功率的预测结果。
这种方法不依赖于历史数据和气象数据，而是通过考虑光伏电池的特性、光强分布等因素来进行预测。
物理模型方法具有较高的准确性，但对模型的建立和参数选择要求较高。
光伏发电系统功率预测的研究与实现
光伏发电系统功率预测的研究与实现光伏发电系统功率预测的研究与实现近年来，随着全球对可再生能源的需求不断增加，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，逐渐成为了人们重要的选择。
然而，光伏发电系统的功率波动性和不确定性问题成为了影响其稳定可靠性的主要挑战之一。
为了解决这一问题，光伏发电系统功率预测的研究与实现变得至关重要。
光伏发电系统功率预测的目的在于根据不同的输入变量，如天气、太阳辐射、云量等，通过建立数学模型和算法来预测光伏发电系统未来一段时间的发电功率。
这样的预测有助于优化光伏发电系统的运行，提高能源利用效率，降低能源供应的不稳定性。
光伏发电系统功率预测的研究主要包括两方面：一是基于物理模型的功率预测方法，二是基于统计学和机器学习的功率预测方法。
基于物理模型的方法主要利用模型来描述光伏发电系统的工作原理以及与光照强度、温度等因素之间的关系，从而预测功率输出。
这类方法通常需要准确的系统参数和较大的计算量，但具有较高的准确度和较好的可解释性。
基于统计学和机器学习的方法则通过对已有数据进行学习和训练，建立数学模型来进行预测。
这类方法不需要太多的先验知识，可以适应不同场景和输入变量，但其准确性和可解释性还需要不断改进。
近年来，基于机器学习的方法在光伏发电系统功率预测中取得了显著的进展。
例如，利用人工神经网络、支持向量机、遗传算法等方法，可以对海量的历史数据进行学习和训练，建立准确度较高的功率预测模型。
这样的方法可以较好地解决光伏发电系统功率波动性的问题，提高系统的稳定性和可靠性。
除了研究光伏发电系统功率预测的方法，实现功率预测系统也是非常重要的一环。
一个完善的光伏发电系统功率预测系统需要具备数据采集、建模和预测三个主要模块。
数据采集模块主要负责采集光伏发电系统的关键数据，如天气、太阳辐射、温度等变量。
建模模块则负责根据采集到的数据建立预测模型，并对模型进行调优和验证。
预测模块则将建立的模型应用到实际的光伏发电系统中，预测系统的未来功率输出。
光伏功率预测技术
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光伏功率预测技术
光伏功率预测技术光伏功率预测技术近年来，随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，人们对于可再生能源的关注和需求逐渐增加。
光伏发电作为一种利用太阳光能进行能源转换的技术，具有广阔的发展前景。
然而，由于太阳能的不稳定性和周期性，光伏发电系统的功率波动较大，这给电力系统运行带来了一定的挑战。
为了更好地管理光伏发电系统，并优化其运行效率，光伏功率预测技术应运而生。
光伏功率预测技术是通过对光照、温度、云量等气象因素进行测量和分析，利用数据建模和算法，预测未来一段时间内光伏系统的发电功率。
该技术可以为电力系统的调度与管理提供重要决策依据，降低系统运行风险，提高光伏发电系统的发电效率。
光照是影响光伏系统发电功率的重要因素之一。
天气的变化会导致光照强度的波动，进而影响光伏功率的输出。
光伏功率预测技术常用的方法之一是基于气象数据的统计模型。
通过长时间的数据记录和分析，可以建立光照与功率之间的数学模型，预测不同天气条件下的光伏发电功率。
另一个重要的因素是温度对光伏系统发电功率的影响。
太阳能电池的效率随温度的升高而降低，因此温度预测也是光伏功率预测的重要内容之一。
为了准确预测温度，可以利用气象数据和历史温度数据建立温度模型，并结合实时监测数据进行修正。
云量是影响光伏系统发电功率波动的另一个重要因素。
云量的变化会导致太阳光的遮挡和反射，进而影响光伏发电系统的输出功率。
基于云量的光伏功率预测方法主要利用监测设备、气象数据和图像处理等技术，通过特定算法计算云量的变化趋势，从而预测光伏发电功率的波动情况。
光伏功率预测技术有助于提高光伏发电系统的运行效率和可靠性，减少能源浪费。
预测结果可以为电力系统运营商提供实际的发电功率信息，帮助其做出合理的调度决策。
此外，光伏功率预测技术还可以为光伏发电系统的故障诊断和维护提供重要的参考依据。
值得注意的是，光伏功率预测技术本身也存在一些挑战和局限性。
首先，由于气象条件的复杂性和变化性，预测模型难以完全准确地反映实际情况，误差较大。
光伏电站光功率预测系统设计研究
光伏电站光功率预测系统设计研究张剑峰摘㊀要:光伏发电具有间歇性㊁随机性和波动性ꎬ由此给电网的安全运行带来了一系列问题ꎬ随着光伏发电站电网电源结构比重的增加ꎬ光伏功率预测系统变得尤为重要ꎬ光伏功率预测越准ꎬ光伏并网给电网的安全运行带来的影响就越小ꎬ且能够有效地帮助电网调度部门做好调度计划ꎬ电站运维人员更好的安排检修计划ꎬ从而最大限度地发挥光伏电站的发电效率ꎮ关键词:光功率ꎻ预测算法ꎻ预测模型ꎻ气象预报一㊁光伏功率预测系统设计本预测系统是以高精度数值气象预报为基础ꎬ搭建完备的数据库系统ꎬ利用各种通信接口采集光伏电站集控和ＥＭＳ数据ꎬ采用人工智能神经网络㊁粒子群优化㊁光电信号数值净化㊁高性能时空模式分类器及数据挖掘算法对各个光伏电站进行建模ꎬ提供人性化的人机交互界面ꎬ对光伏电站进行功率预测ꎬ为光伏电站管理工作提供辅助手段ꎮ(一)数值气象预报如图１所示ꎬ光伏预测系统以全球中尺度模式数值气象预报数据为基础ꎬ结合太阳能并网电场微观选址及针对不同地域特点的参数化方案ꎬ经过大规模并行分布式计算机集群的模式计算优化后得到高精度的中小尺度数值天气预报ꎬ作为太阳能预报的基础ꎮ图１㊀光伏功率预测系统模块示意图(二)建模数据如图２所示ꎬ光伏功率预测系统需要处理海量光伏数据ꎬ包括太阳能并网电场ＳＣＡＤＡ数据㊁ＥＭＳ数据㊁ＮＷＰ数据等ꎮ然而由于太阳能并网电场运营㊁入网㊁维护等原因并不是所有数据都是有效数据ꎮ为了建立精确的光伏电站模型ꎬ系统通过智能数据过滤算法ꎬ剔出垃圾数据ꎬ保留有效数据ꎬ为光伏电场建模的数据净化打下了深厚的基础ꎮ图２㊀数据净化图(三)光电数据模式识别不同的太阳能并网电场具有完全不同的属性ꎬ例如装机规模㊁所处地理位置㊁电池板型号㊁气候条件㊁电网接纳条件等ꎮ因而开发不同的太阳能并网电场模型ꎬ使得系统能自适应的进行调整是光伏功率预测系统的一大优势ꎮ系统具备了全自动的人工智能算法可以适应各种不同种类的太阳能并网电场ꎮ(四)通用光电信息数据交换平台系统兼容不同电池厂商的ＳＣＡＤＡ数据交换协议ꎬ能够实时采集太阳能并网电场光电数据ꎬ同时具备数值气象预报数据接收能力ꎬ实现了太阳能资源数据和太阳能并网电场电力数据的融合ꎮ二㊁系统构成(一)硬件终端设施图３为光伏预测系统的网络拓扑图ꎬ硬件部分主要包括了功率预测服务器㊁气象数据处理服务器㊁安全隔离器㊁交换机㊁防火墙和ＰＣ工作站等ꎮ图３㊀光伏功率预测系统网络拓扑图功率预测主机(ＰＣ服务器):作为系统的核心设备将实现数据存储及管理ꎬ预测模型建立㊁分析及计算等主要功能ꎮＮＷＰ处理服务器(ＰＣ服务器):负责从数值天气预报服务商的服务器下载数值天气预报数据ꎬ经过处理后形成各光伏电站预测时段的数值天气预报数据送至数据库服务器ꎮ台防火墙:用于实现光伏电站安全区ＩＩ自动化系统与安全区Ｉ自动化系统数据通信的安全防护ꎬ以确保安全区Ｉ自６８１水电工程Һ㊀动化系统的安全运行ꎮ安全隔离装置:用于实现部署在安全区ＩＩ的光伏电站功率预测系统与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ单向数据传输的安全隔离ꎮＰＣ工作站:用于系统的维护管理ꎬ运维人员监控系统运行状态ꎬ查询预测结果和统计报表等ꎮ(二)软件系统架构预测系统功能架构分为三层:基于ＳＣＡＤＡ平台的实时数据采集功能ꎬ数据处理及计算㊁统计功能ꎬ上层为用户交互界面ꎮ图４㊀光伏功率预测系统功能模块三㊁关键技术光伏功率预测系统包含三方面的关键技术:基础数据处理㊁数值气象预报㊁预测模型优化ꎮ(一)数据深挖掘技术如图５所示ꎬ在光伏电站的海量数据里ꎬ利用数据挖掘技术ꎬ完成相关性分析㊁误差分析㊁特征分析等ꎬ为高精度建模打下坚实的基础ꎮ图５㊀数据优化(二)全球中尺度模式气象预报采用高精度的气象源ꎬ以国际先进的中尺度数值天气预报技术为基础ꎬ通过大量敏感性试验将数值预报模型本地化后ꎬ将更加适用于光伏电场的实际需求ꎮ模型在考虑大尺度天气背景信息的同时ꎬ又充分考虑到光伏电场地形地势㊁表面粗糙度㊁气候特征等影响光伏电场变化的因素ꎬ使得预测结果更加稳定可靠ꎮ图６㊀气象预报(三)ＭＯＳ统计订正系统采用统计回归技术ꎬ通过分析历史数值天气预报的结果ꎬ建立预测辐照度和实测辐照度之间的误差的统计特性模型ꎬ可以进一步减小预报偏差ꎬ使预测结果更加准确ꎮ(四)多观测网的气象数据将多种来源于不同的观测网的气象信息作为数值天气预报模式输入的背景场ꎬ使得各个观测网的优势能够得到互补ꎬ模式预测的结果将会更加可靠ꎮ(五)专业化地理方案设计通过理论分析和大量试验ꎬ选取适应于各区域的边界层方案和近地层方案ꎬ因地制宜ꎬ使得预报结果更加准确ꎮ(六)专业化区域方案设计采用人工神经网络模型ꎬ在其基础上ꎬ加入一些复杂模型ꎬ比如卡尔曼滤波算法㊁小波分析㊁遗传算法㊁蚁群算法㊁概率统计模型等ꎮ建立一个复杂的精细化多模块自动寻优模型ꎮ(七)光伏功率预测算法光伏电站实际运行的功率预测系统ꎬ其功率预测过程为:定时读取电站历史采集数据ꎬ采用神经网络㊁支持向量机等多种建模原理ꎬ结合现场地形特点㊁气候特点㊁设备运行状态等因素ꎬ建立多种预测模型ꎻ再根据最新数值天气预报数据ꎬ预测出多种功率结果ꎻ最后将多种模型的预测结果进行选优ꎬ获得多模型混合的最优预测结果ꎮ图７㊀预测模型四㊁结束语该光功率预测系统以全球中尺度模式气象预报数据为基础ꎬ结合太阳能并网电场微观选址及针对不同地域特点的参数化方案ꎬ经过大规模并行分布式计算机集群的模式计算优化后得到高精度的中小尺度数值天气预报ꎬ作为太阳能预报的基础ꎮ能够提供未来１６８小时的辐照度㊁云量等高精度信息ꎬ时间分辨率１５分钟ꎬ空间分辨率达到３ˑ３公里ꎮ为准确预报未来太阳能的产量和负荷曲线打下坚实的基础ꎮ作者简介:张剑峰ꎬ中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司ꎮ７８１。
光伏功率预测技术体系
光伏功率预测系统技术体系北京东润环能科技股份有限公司2015.06.011 光电功率预测技术概述1.1 光伏功率预测原理及作用光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。
如果光线照射在太阳能电池上并被电板光伏吸收，具有足够能量的光子能够在P型硅和N型硅中将电子从共价键中激发，以致产生电子－空穴对。
界面层附近的电子和空穴在复合之前，将通过空间电荷的电场作用被相互分离。
电子向带正电的N区和空穴向带负电的P区运动。
通过界面层的电荷分离，将在P区和N区之间产生一个向外的可测试的电压。
通过光照在界面层产生的电子－空穴对越多，电流越大。
界面层吸收的光能越多，界面层即电池面积越大，在太阳能电池中形成的电流也越大。
对于光伏电板来说，单位面积的光伏阵列输出功率为：式中，η是转换效率；S是阵列面积；I是太阳辐照强度；t0 是大气温度。
对于既定的光伏发电系统来说，几乎所有的光伏并网逆变器都以相对稳定的功率转换效率运行在最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）模式，其输出功率数据具有高度的自相关性，输出功率数据中已包含光伏阵列的系统信息。
虽然功率转换效率、光电转换效率会随着时间变化，但是在系统的使用周期内其变化量是非常小的，以至于在短期预测中可以认为是常数。
所以预测模型的输入变量中可不用考虑逆变器的功率转换效率、光伏阵列的光电转换效率、光伏阵列的总面积等隐含在历史输出功率数据中的因素，但是太阳辐射强度、环境温度等气象因素对光伏功率预测的精度有决定性作用。
由于光伏发电受辐照度、温度等天气变化、日夜交替和季节推移等不确定因素影响，有显著的随机性、波动性和间歇性。
因此，大规模光伏发电系统并网运行会影响电力系统的安全、稳定、经济运行。
准确的光伏功率预测有利于电力系统调度部门适时调整调度计划，从而有效地减轻光伏发电系统接入对电网的稳定安全运行造成的巨大冲击。
光伏功率预测系统技术规程
目录1、通用要求 (1)2、系统建设目标及内容 (2)3、系统总体技术要求 (3)3.1 结构要求 (3)3.3系统总体功能要求 (4)3.4系统性能要求 (5)3.4.1可用性指标 (5)4、系统软硬件环境 (7)4.1 硬件配置 (7)4.2软件功能规范 (8)5．系统设计要求 (9)5.1 系统管理 (9)5.2 人机界面 (10)5.3 系统维护 (11)5.4 接口规范 (11)6．项目实施及服务内容 (11)6.1 技术服务 (11)6.2技术资料 (12)6.4安装、调试和试运行 (13)6.5系统验收 (13)6.6保证期 (14)7．供货范围 (113)1、通用要求1.1 总则光伏功率预测系统是光伏发电场并网后保证电网安全、优质和经济运行的必要技术手段。
为使平罗光伏电站具备准确预报太阳能电场未来24小时负荷——时间曲线的能力；达到电网对太阳能电场电力负荷输出的调度要求。
特制订平罗光伏电站光伏电站功率预测技术规范书。
本规范书是平罗光伏电站功率预测系统初级阶段的技术指导，在实际执行中还要根据实践情况不断完善和改进。
投标方资质要求：（1）具有2年以上从事电力系统自动化、高级应用研究的经历；（2）具有企业法人资格，注册资金150万元以上的计算机软件开发企业；（3）有良好商业信誉的商(厂)家。
经招标领导小组进行资格预审，符合参加本次招标的商（厂）家将具有投标方资格；（4）符合投标资格的投标方应承担投标和履约中的全部责任与义务；（5）投标方在软件开发、调试水平和售后服务等方面具有相当实力。
其他要求：投标方应仔细阅读招标文件。
投标方提供的设备技术规范应与本规范书中提出的要求相一致，否则需提出详细的技术偏差。
本规范书提出了功率预测系统的技术要求。
主要包括系统的硬件使用条件、网络环境、主要技术参数、结构、性能及所需技术资料等方面的内容。
本规范书提出的是最低限度的技术要求，并未对一切技术细节做出规定，也未充分引述有关标准的条文，投标方应按有关标准提供符合IEC标准、国标、行标和本规范书的优质产品。
光伏功率预测系统SPSF-3000
光伏功率预测系统SPSF-3000光伏功率预测系统(SPSF-3000) “光伏功率预测系统(SPSF-3000)”是国能日新独立开发的国内第一款光伏并网电站负荷预测系统。
系统具备高精度数值天气预报功能、光伏信号数值净化、高性能时空模式分类器、网络化实时通信、通用电力信息数据接口、神经网络模型等高科技模块;可以准确预报太阳能并网电站未来168小时负荷——时间曲线。
系统平均预测精度超过85%，完全可以达到电网对太阳能并网电站电力负荷输出的调度要求。
1、总体设计本系统包括硬件终端设施与国能日新自主研发的光伏功率预测软件系统。
通过采集数值气象预报数据、实时气象站数据、实时输出功率数据、逆变机组状态等数据，完成对光伏电站的短期功率预测、超短期功率预测工作，并按电网要求上传到调度侧功率预测系统。
根据光伏电站以及并网电网公司具体要求，光伏功率预测系统部署在安全II 区，部署如下:气象服务器通过接收高精度数值气象预报进行存储、分析、计算，通过反向隔离器传送至安全II区功率预测服务器，功率预测服务器通过接收光伏电站逆变器监控系统和气象站数据，进行核心处理计算。
待计算的功率预测结果通过电站调度数据专用网传至电网侧调度中心，同时通过PC工作站方便的查看系统的运行状态及界面展示。
2、系统功能光伏功率预测系统采用B/S模式，用户登录系统不需要安装其它软件，在系统所在网段任何一台电脑的浏览器上输入功率预测系统的链接，便可以进入系统的登陆界面。
所有操作必须在用户成功登陆并授权的情况下进行。
系统功能如下: 1)实时监控:预测信息、实时信息、气象信息、状态监控;2)曲线展示:功率及气象的历史曲线展示、预测曲线展示;3)上报管理:功率上报管理、气象上报管理;4)发电计划:发电计划管理(日前、实时);5)统计分析:完整性、频率分布、功率误差、辐照度误差、事件、电量; 6)数据报表:功率预测、实际发电、发电申报、辐照度统计(日、月); 7)系统设置:开机容量、限电、故障、检修设置;8)用户管理:浏览员、操作员、管理员;9)系统诊断:实时对系统的运行状况进行分析统计。
光伏功率预测系统的研究与实现
光伏功率预测系统的研究与实现光伏功率预测系统的研究与实现随着全球能源危机的日益严峻，新能源的开发和利用成为人们关注的焦点。
其中，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，具有广阔的发展前景。
然而，由于光伏发电存在诸多不确定性，如天气变化、光照强度的不稳定性等，导致光伏发电的功率预测成为了一个重要的研究课题。
为了提高光伏发电系统的效率，降低能源浪费，研究人员开始致力于开发光伏功率预测系统。
该系统旨在通过对光伏电池组件和环境因素进行监测和分析，来准确预测光伏发电的功率输出，从而为能源的合理调配和利用提供参考。
本文将深入探讨光伏功率预测系统的研究与实现。
光伏功率预测系统的研究首先需要建立一个合理的模型。
该模型一般包括光伏电池组件、环境因素、天气条件等多个变量。
通过对这些变量进行监测和数据采集，可以得到一个底层的数据集。
接下来，需要对数据进行预处理和特征提取。
常见的方法包括数据平滑、异常值处理、特征选择等。
通过这些处理，可以提取出与功率输出相关的特征，为后续预测建模打下基础。
然后，在预处理和特征提取的基础上，可以选用适当的预测模型进行建模。
常用的模型包括基于统计学的方法、机器学习方法和神经网络方法等。
其中，机器学习方法在功率预测任务中取得了较好的效果。
例如支持向量机、随机森林和人工神经网络等模型，都可以通过对历史数据进行训练，来估计未来功率输出。
光伏功率预测系统的研究不仅仅局限于建模方法的选择，还需要考虑因素的融合和模型参数的调优。
例如，对于多个预测模型的融合问题，常用的方法有加权融合和模型集成等。
通过将多个模型的预测结果进行加权或结合，可以得到更准确的预测结果。
此外，在模型的训练过程中，对模型的参数进行调优也是提高预测性能的重要步骤。
常用的方法包括交叉验证和网格搜索等。
最后，光伏功率预测系统的实现需要考虑实际应用场景的需求和系统的灵活性。
例如，对于大型光伏电站而言，系统的实现可能需要考虑多个组件之间的协同工作，以及对于不确定性的快速响应等。
光伏发电系统功率预测与优化研究
光伏发电系统功率预测与优化研究随着环境意识的提高和可再生能源的逐渐普及，光伏发电作为一种清洁能源技术在能源行业迅速发展。
光伏发电系统功率预测与优化研究，是为了提高光伏发电系统的效率和经济性，实现光伏发电系统的可持续发展。
光伏发电系统功率预测是指通过对环境条件、气象数据、电池板参数等进行监测和分析，利用数学模型预测未来一段时间内光伏发电系统的输出功率。
光伏发电系统的输出功率受到诸多因素的影响，如太阳辐射强度、温度、倾角等。
准确地对光伏发电系统的功率进行预测是优化光伏发电系统运行和管理的关键。
对光伏发电系统进行功率预测的主要方法有物理建模和机器学习两种。
物理建模方法基于光伏发电系统的物理原理建立数学模型，通过建立太阳辐射、电池温度与输出功率之间的关系，来预测光伏发电系统的功率输出。
机器学习方法则是通过利用大量的历史数据，训练出适合光伏发电系统的模型，通过对输入特征进行学习，实现对未来功率的预测。
常用的机器学习方法有支持向量机、神经网络和随机森林等。
在光伏发电系统功率预测的基础上，进行功率优化是进一步提高光伏发电系统经济性和效率的重要手段。
功率优化主要包括阵列布局优化、跟踪系统优化和电池组件优化。
阵列布局优化是通过对太阳能电池板的排列和布局进行优化，以最大程度地利用太阳能来提高系统的发电能力。
跟踪系统优化是对太阳能电池板跟踪系统进行优化，通过实时追踪太阳位置，调整太阳能电池板的角度和方向，提高系统的光吸收效率。
电池组件优化是通过对太阳能电池板的材料、结构等进行优化，以提高光伏发电系统的转换效率。
光伏发电系统功率预测与优化研究的应用范围广泛。
在市场运营方面，光伏发电商可以根据光伏发电系统的功率预测情况，进行出售电力和采购电力的决策，从而最大化利益。
在发电规划和运维管理方面，光伏发电系统的功率预测和优化可以为系统管理员提供决策参考，合理安排发电计划和维护计划，减少系统故障和损失。
在政府决策层面，光伏发电系统功率预测和优化研究的成果可以为政府制定光伏发电政策和规划提供科学依据。
光伏发电系统的功率预测与发电优化研究
光伏发电系统的功率预测与发电优化研究光伏发电是一种利用太阳光能直接转换为电能的清洁能源发电方式。
光伏发电系统在近年来得到了广泛的应用，但其功率的预测和发电的优化仍然是一个具有挑战的问题。
本文将从功率预测和发电优化两个方面，对光伏发电系统进行研究与分析。
一、光伏发电系统的功率预测光伏发电系统的功率预测是指通过对太阳辐射、天气条件等多个因素进行分析和建模，来预测光伏发电系统未来的功率输出。
准确的功率预测可以为系统运行和电网调度提供重要的参考依据。
1. 数据采集与处理在光伏发电系统的功率预测中，关键的一步是对数据的采集和处理。
常见的数据包括太阳辐射、温度、风速等气象数据，以及光伏组件的电压、电流等电气参数。
这些数据可以通过传感器进行实时采集，并进行预处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2. 光伏功率预测模型基于数据采集与处理，可以利用统计学、机器学习等方法构建光伏功率预测模型。
常见的预测模型包括传统的回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。
这些模型可以利用历史数据进行训练，从而预测未来一段时间内的光伏功率输出。
同时，模型还可以考虑气象数据等其他因素，提高预测的准确性。
3. 模型评估与优化完成光伏功率预测模型的构建后，需要进行模型的评估和优化。
评估可以通过比较预测结果与实际观测值的差异来进行，常见的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
优化则可以通过参数调整、模型更新等方法来改进预测模型，提高预测的准确性和稳定性。
二、光伏发电系统的发电优化除了功率预测，光伏发电系统的发电优化也是提高系统效率和经济性的关键。
通过合理的优化策略和运行控制，可以最大限度地提高光伏发电系统的发电效益。
1. 布局优化光伏组件的布局对系统的发电效率有着重要的影响。
通过合理的布局，可以降低组件间的阴影遮挡，提高光伏组件的发电效率。
布局优化包括组件排列方式、安装角度等因素的优化，可以利用数学模型和模拟软件进行优化计算和分析。
光伏系统的发电功率预测方法研究
光伏系统的发电功率预测方法研究随着能源需求的增长和环境保护的意识不断提高，光伏系统作为一种可再生能源设施，受到了广泛关注和应用。
然而，光伏系统的发电功率波动性较大，且受天气等外界因素影响较大，因此如何准确预测光伏系统的发电功率成为了一个重要问题。
本文将探讨光伏系统的发电功率预测方法，并对其进行研究。
一、光伏系统的发电功率特点在研究光伏系统的发电功率预测方法之前，首先需要了解光伏系统的发电功率特点。
光伏系统的发电功率受到多种因素的影响，包括太阳辐射、温度、倾角等。
这些因素的变化导致了光伏系统发电功率的波动性较大。
同时，天气变化也会直接影响光伏系统的发电效果，如阴天、多云等天气条件下发电功率会呈现明显下降的趋势。
二、传统的发电功率预测方法目前，有多种发电功率预测方法被用于光伏系统。
传统的发电功率预测方法主要基于统计学模型或时间序列模型，如线性回归、支持向量机等。
这些方法根据历史数据进行统计分析，得到一个数学模型，通过对比历史数据和实时数据的差异，来预测未来的发电功率。
然而，传统方法存在一些问题。
首先，由于光伏系统的发电功率受到多种因素的影响，传统方法无法考虑到所有的因素，因此其预测精度有限。
其次，传统方法只能根据历史数据进行预测，对于特殊情况的预测能力较弱。
此外，传统方法对数据的要求较高，对于数据异常或缺失的情况处理能力不足。
三、基于机器学习的发电功率预测方法近年来，随着机器学习的发展，人工神经网络、支持向量机、深度学习等方法被应用于发电功率预测中，取得了较好的效果。
这些方法能够对大量数据进行处理和学习，能够更好地拟合光伏系统的发电功率特性。
人工神经网络是一种借鉴人脑神经元结构和功能，模拟人脑神经网络进行计算的方法。
通过构建并训练人工神经网络，可以实现对光伏系统发电功率的预测。
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，适用于非线性函数拟合和模式识别。
通过支持向量机对光伏系统历史数据进行学习，可以预测光伏系统未来的发电功率。
《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着社会经济的持续发展和人民生活水平的日益提高，对可再生能源的需求越来越强烈。
光伏发电作为其中的重要组成部分，已经成为现代能源发展的重要方向。
为了更有效地利用光伏资源，提升其供电效率及可靠性，光伏发电系统的功率预测就显得尤为重要。
本文将全面探讨光伏发电系统功率预测方法的最新研究成果及进展。
二、光伏发电系统概述光伏发电系统是利用太阳能电池板将光能转化为电能的装置。
其工作原理基于光生电效应，通过光伏电池板将太阳光转化为直流电，再通过逆变器转换为交流电供用户使用。
由于太阳能的随机性和不稳定性，功率预测对提高系统的发电效率、保障电网稳定具有重要意义。
三、功率预测方法当前，针对光伏发电系统的功率预测方法主要有以下几类：1. 基于统计学的预测方法：通过分析历史数据和实时气象信息，结合统计学模型如回归分析、时间序列分析等，对光伏发电功率进行预测。
此类方法具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
2. 基于机器学习的预测方法：利用机器学习算法如神经网络、支持向量机等对光伏发电系统的历史数据和实时数据进行训练和预测。
该方法可以处理非线性、时变性的问题，具有较好的适应性。
3. 混合预测方法：结合统计学方法和机器学习方法，通过集成学习、特征融合等技术，进一步提高预测精度和稳定性。
四、研究进展近年来，国内外学者在光伏发电系统功率预测方面取得了显著的研究成果。
在基于统计学的预测方法中，通过优化模型参数和选择合适的特征变量，提高了预测的准确性和可靠性。
在基于机器学习的预测方法中，深度学习、强化学习等新兴技术被广泛应用于光伏功率预测领域，取得了显著的预测效果。
同时，针对混合预测方法的研究也日益增多，通过集成多种模型的优势，提高了预测的稳定性和泛化能力。
五、挑战与展望尽管光伏发电系统功率预测取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战。
首先，由于太阳能的随机性和不稳定性，如何准确捕捉其变化规律并建立有效的预测模型仍需进一步研究。
光伏发电系统功率预测方法综述
光伏发电系统功率猜测方法综述随着全球对可再生能源的需求不息增长，太阳能光伏发电系统的应用也日益普及。
然而，太阳能光伏发电的特殊性质，如日照条件、气候变化和系统本身特征的动态性，给功率猜测带来了挑战。
因此，开发准确可靠的光伏发电系统功率猜测方法势在必行，以提高光伏发电系统的效率和经济性。
现有的光伏发电系统功率猜测方法主要可以分为天文学模型、统计学模型和机器进修模型三大类。
天文学模型是最早被提出的方法之一，它基于太阳角度和日照时间等因素，通过计算太阳高度角、太阳方位角以及太阳辐射强度等参数来猜测光伏系统的发电功率。
这种方法具有较高的准确性和可行性，但受限于所需的天文学数据的可获得性，猜测范围较窄。
统计学模型是基于历史数据和阅历公式建立的猜测模型。
依据过去的天气数据和发电数据，通过统计方法来分析它们之间的干系，建立一个数学模型来猜测将来的发电功率。
这种方法适用于长期猜测，但对于动态的天气变化和新的环境条件缺乏灵活性。
机器进修模型是目前探究的热点，凭借其强大的进修能力和适应性，成为猜测光伏发电功率的主要方法之一。
常见的机器进修方法包括神经网络、支持向量机、决策树以及随机森林等。
机器进修模型通过输入大量的历史数据，自动进修其中的规律和模式，从而猜测将来的发电功率。
此外，机器进修模型还可以结合其他影响因素，如温度、湿度和风速等，建立更准确的猜测模型。
它具有良好的灵活性和鲁棒性，适用于各种光伏发电系统的功率猜测。
在实际应用中，由于每个光伏发电系统的特点和环境条件各不相同，最优的功率猜测方法也会有所不同。
因此，选择合适的猜测方法需要思量多个因素，如精度、计算复杂度、数据需求和适用范围等。
面对光伏发电系统功率猜测的挑战，将来的探究方向主要包括以下几个方面：1.改进天文学模型：进步更精确的天文学模型，以思量更多的影响因素，如地理位置、气候变化和大气污染等，提高猜测准确性。
2.优化统计学模型：结合机器进修技术，改进统计学模型的猜测能力，并思量更多的因素，如季节性变化和光伏组件老化等，提高猜测的稳定性和可靠性。
《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文
《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境保护和可持续发展的需求日益增强，可再生能源的利用成为全球的关注焦点。
其中，光伏发电作为绿色、清洁的能源，已在全球范围内得到广泛应用。
然而，由于光伏发电系统受环境因素影响较大，其功率输出的不稳定性成为了制约其进一步发展的关键问题。
因此，光伏发电系统功率预测方法的研究显得尤为重要。
本文旨在全面综述光伏发电系统功率预测方法的研究现状、主要方法和挑战，为后续研究提供参考。
二、光伏发电系统概述光伏发电系统是利用太阳能电池板将光能转化为电能的一种系统。
其工作原理是利用光伏效应，将太阳光转化为直流电，再通过逆变器将直流电转换为交流电，供给负载使用。
光伏发电系统的主要组成部分包括太阳能电池板、支架、逆变器等。
由于太阳能资源的随机性和波动性，光伏发电系统的输出功率也具有随机性和波动性，这对系统的功率预测提出了较高的要求。
三、光伏发电系统功率预测方法1. 统计预测法统计预测法是利用历史数据和统计模型进行预测的方法。
在光伏发电系统中，可以通过收集历史气象数据、光照数据、系统运行数据等，建立统计模型，对未来一段时间内的功率输出进行预测。
常用的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型、神经网络模型等。
2. 物理模型法物理模型法是通过建立光伏电池的物理模型，根据环境因素（如光照、温度、风速等）对光伏电池的输出功率进行预测的方法。
该方法需要详细的物理参数和精确的环境数据，预测精度较高，但计算复杂度也较高。
3. 组合预测法组合预测法是将多种预测方法进行组合，充分利用各种方法的优点进行预测。
例如，可以将统计预测法和物理模型法进行组合，以提高预测精度。
此外，还有一些基于机器学习和深度学习的组合预测方法，如集成学习、深度神经网络等。
四、研究现状及挑战目前，国内外学者在光伏发电系统功率预测方面进行了大量研究，取得了丰富的成果。
然而，仍存在一些挑战和问题需要解决。
首先，由于环境因素的随机性和波动性，光伏发电系统的输出功率也具有随机性和波动性，这给功率预测带来了较大的难度。
光伏功率预测系统的研究与实现
光伏功率预测系统的研究与实现光伏功率预测系统的研究与实现引言光伏发电作为一种可再生能源的代表，受到了广泛关注和应用。
然而，由于光照、天气等因素的变化，光伏发电的输出功率存在着不确定性，这给电网的稳定运行和光伏发电系统的经济性带来了挑战。
因此，建立一种准确可靠的光伏功率预测系统成为了当前光伏发电研究的重要课题。
一、光伏功率预测的意义和挑战光伏功率预测的意义在于提前预测光伏发电系统的输出功率，为电网的运行及光伏发电系统的运维和管理提供参考。
光伏功率预测的可靠性直接影响着电网的稳定性和经济性。
然而，光伏发电的特性使得功率预测具有一定的挑战性。
首先，光伏发电的输出受到光照、温度、阴影等因素的影响，这些因素的变化导致光伏发电系统的输出功率难以精确预测。
其次，光伏发电系统的非线性特性使得功率预测的建模难度增加。
因此，光伏功率预测系统需要建立准确的数学模型，并进行有效的算法设计和优化。
二、光伏功率预测模型的建立为了建立光伏功率预测模型，需要收集大量的历史数据进行分析和建模。
常用的方法包括多元线性回归、人工神经网络、支持向量机等。
这些方法可以根据历史数据的特征，构建预测模型，并进行参数训练和优化。
其中，人工神经网络是一种常用的方法，其具有良好的非线性拟合能力和适应性。
通过训练神经网络，可以得到一个准确且可预测的光伏输出功率模型。
三、光伏功率预测系统的实现基于建立的光伏功率预测模型，需要设计和实现一个功能完备的光伏功率预测系统。
该系统应包括数据采集、预处理、模型训练和预测四个主要模块。
数据采集模块负责实时获取光伏发电系统的数据，包括光照、温度等参数。
预处理模块用于对采集到的数据进行清洗和处理，剔除异常数据和噪声。
模型训练模块根据预处理后的数据，进行神经网络模型的训练和参数优化。
预测模块根据训练好的模型，对未来一段时间内的光伏功率进行预测，并生成预测结果。
四、光伏功率预测系统的评价与优化为了评价光伏功率预测系统的性能，可以采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标。
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张北六歪咀50MW光伏电站项目光伏功率预测系统技术协议中国建筑设计咨询有限公司2015年8月一、技术总的部分1总则1.1 一般规定1.1.1 本技术规范提出了张北六歪咀50MW光伏电站项目光伏发电功率预测预报系统装置的供货范围、设备的技术规格、遵循的技术标准、结构、性能和试验等方面的技术要求。
1.1.2 卖方在本技术规范中提出了最低限度的技术要求，并规定所有的技术要求和适用的标准。
卖方应提供一套满足本技术规范和所列标准要求的高质量产品及其相应服务。
对国家有关强制性标准，必须满足其要求。
1.1.3 卖方须执行本规范书所列标准。
有矛盾时，按较高标准执行。
卖方在设备设计和制造中所涉及的各项规程，规范和标准遵循现行最新版本的标准。
1.1.4技术协议签订5天内，按本规范书的要求，卖方提出合同设备的设计、制造、检验/试验、装配、安装、调试、试运、验收、运行和维护等标准清单给买方，由买方确认。
1.1.5设备采用的专利涉及到的全部费用均被认为已包含在设备价中，卖方保证买方不承担有关设备专利的一切责任。
1.1.6卖方提供高质量的设备。
这些设备是成熟可靠、技术先进的产品，且制造厂已有相同容量升压站合同设备制造、运行的成功经验。
卖方应熟悉国网公司风功率预测系统的技术规范要求，并长期从事风功率预测相关方向的研究。
提供的功率预测系统在同类型企业运行1年以上业绩清单。
投标人在同类型的系统工程上至少已有2年以上的从业经验，使用的产品应具有自主知识产权且有不少于3套的成功运行经验，且经实践证明是成熟可靠的产品，经过电力行业相关部门的验收，具有软件产品自主知识产权者优先。
卖方在投标书中应以应用业绩为题做专门说明。
其分包商亦应具有相同的经验和业绩并完全执行本规范书的要求，分包商资格应由买方书面认可，不允许分包商再分包。
1.1.7在签订合同之后，买方有权提出因规范标准和规程发生变化而产生的一些补充要求，具体项目由双方共同商定。
当主机参数发生变化时而引起的变化要求，设备不加价。
1.1.8本工程采用KKS标识系统。
卖方提供的技术文件（包括资料、图纸）和设备铭牌上标识到设备级。
卖方对KKS标识代码的唯一性、规律性、准确性、完整性和可扩展性负全责。
标识原则、方法在第一次设计联络会上确定。
1.1.9对于进口设备应有原产地证明材料和海关报关单，如在使用过程中发现有虚假行为，必须免费进行更换，并承担相应的损失。
1.1.10本招标文件为订货合同的附件，与合同正文具有同等效力。
1.1.11卖方在投标文件中未提出异议、偏差、差异的，买方均视为卖方接受和同意招标文件的要求。
2工程概述2.1 环境条件a）本条的目的在于强调设备应遵照的环境条件要求，因为这会影响设备的寿命、结构和运行可靠性。
b）下列环境条件适用按合同提供的所有设备和结构，特别是对于控制和仪表及电气设备的设计和选择尤其重要。
c）卖方保证提供的所有材料、设备、精加工件、装置和系统在运输、卸货、搬运、储存、安装和运行中能经得起环境的条件，并且没有损坏和失灵，能长期满容量连续运行。
2.2 工程条件项目名称：项目单位：工程规模：工程地址：运输方式：公路、铁路3 光功率预测系统装置技术要求合同中所有设备、备品备件，包括卖方自购其他单位获得的所有附件和设备，除本规范书中规定的技术参数和要求外，其余均应遵照最新版本的电力行业标准（DL）、国家标准（GB）和IEC标准及国际单位制（SI），这是对设备的最低要求。
投标人如果采用自己的标准或规范，必须向买方提供中文或英文复印件并经买方同意后方可采用，但不能低于DL、GB和IEC的有关规定。
3.1标准和规范本技术规范是参照以下标准制定的，投标设备应符合本技术规范的要求，本技术规范未作规定的要求按照下列标准执行。
3.1.1设计依据系统功能设计和开发应符合以下规范：《光伏电站接入电网技术规定》《光伏功率预测系统功能规范》《太阳能能资源测量方法》《太阳能能资源评估方法》《调度运行管理规范》《光伏电站并网验收规范》《光伏电站风能资源测量和评估技术规定》《电工名词术语》《继电保护和安全自动装置技术规程》《电力工程电缆设计规范》《继电保护设备信息接口配套标准》《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》3.1.2设计标准系统功能设计和开发应符合以下标准：ISO------国际标准化组织标准GB-------中华人民共和国国家标准DL-------中华人民共和国电力行业标准3.2技术要求系统功能应满足建设方案、发展目标的要求，保证系统的实用性和适用性，并提供严格的安全管理措施，以保证系统及其数据的安全可靠性。
系统应采用开放式体系结构，满足可扩展性和可维护性等要求。
1)系统的实用性和适用性本系统的建设应立足于张北六歪咀50MW光伏电站项目对电网调度及运营管理的需求，借鉴国内外一流专业技术，充分考虑风电场调度运行的应用需求，满足各项规范要求的基础，保证系统在各项功能的针对性基础上体现整体的实用性及系统针对不同应用环节的适用性。
2)系统功能规范化严格遵循国家电网公司颁布的相关功能及技术规范。
3)系统开放性系统应具有开放的体系结构，采用规范信息模型和标准接口规范，保证本系统同其他相关系统之间的数据交换。
4)系统安全性满足《电网和电厂计算机监控系统及调度数据网络安全防护规定》(中华人民共和国国家经贸委第30号)和《电力二次系统安全防护规定》(国家电力监管委员会5号令)对电网计算机监控系统和系统之间互联的安全要求。
5)系统可靠性应对系统关键节点的设备、软件和数据进行冗余备份，提供故障隔离和排除技术手段，实现任一单点故障均不影响系统的正常运行。
4实时气象信息采集要求4.1基本要求光伏发电站应配备实时气象信息采集系统，应包括直射辐射表、散射辐射表、总辐射表、环境温度计、光伏组件温度计、风速仪、风向标、数据处理传输设备等；装机容量在50MW 及以上的光伏电站应配备全天空成像仪。
4.2站址要求4.2.1气象信息采集系统应能反映光伏发电站范围内的气象条件。
4.2.2气象信息采集系统环境信息观测仪器感应元件平面以上应无任何障碍物，若不满足，应与障碍物保持一定距离，避免障碍物的阴影对感应元件的遮挡。
不应靠近浅色墙面或其它易于反射阳光的物体，也不应暴露在人工辐射源之下。
4.3 测量设备要求4.3.1直接辐射表技术参数：a)光谱范围：280～3000nmb)测量范围：0～2000W/m2c)跟踪精度：24小时小于±1°d)灵敏度：7～14μV／W·m2e)安装：自动跟踪装置4.3.2散射辐射表技术参数：a)光谱范围：280～3000nmb)测量范围：0～2000W/m2c)灵敏度：7～14μV／W·m24.3.3总辐射表技术参数a)光谱范围：280～3000nmb)测量范围：0～2000W/m2c)测量精度：≤5%d)灵敏度：7～14 V／W·m2e)安装：水平安装4.3.4风速传感器：a)测量范围：0～50m/sb)测量精度：<±0.5 m/sc)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.5风向传感器：a)测量范围：0～360ºb)测量精度：±2.5ºc)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.6湿度传感器：a)测量范围：0～100%RHb)测量精度：±8%RHc)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.7大气压力传感器：a)测量范围：500hPa～1100hPab)测量精度：±0.3hPac)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.8环境温度传感器：a)测量范围：-40℃至60℃b)测量精度：±0.5℃4.3.9组件温度传感器：a)测量范围：-50℃至150℃b)测量精度：±0.5℃4.3.10数据记录仪：a)输入通道数：≥8b)准确度：0.5%c)数据存贮容量：记录3个月数据d)工作温度:-40℃至+60℃4.3.11全天空成像仪：a)图像解析度：≥352×288色彩，24Bit，JPEG格式b)采样速度：可调，时间间隔不能大于5minc)工作温度：-40℃至+60℃5预测数据要求5.1基本要求光伏发电站功率预测所需的数据至少应包括数值天气预报数据、实时气象数据、实时功率数据、运行状态、计划检修信息等。
5.2数据采集5.2.1数值天气预报数据应满足以下要求：a)应至少包括次日零时起未来3天的数值天气预报数据，时间分辨率为15min；b)数据至少应包括辐照强度、云量、气温、湿度、风速、风向、气压等参数；c)每日至少提供两次数值天气预报数据。
5.2.2实时气象数据应满足以下要求：a)实时气象数据应取自光伏发电站的实时气象信息采集系统；b)数据至少应包括总辐射、直接辐射、散射辐射、环境温度、湿度、光伏组件温度、风速、风向、气压等参数；c)数据传输应采用光纤传输方式，传输时间间隔应不大于5min；d)数据可用率应大于99%。
5.2.3实时功率数据、设备运行状态应取自光伏发电站计算机监控系统，采集时间间隔应不大于5min。
5.2.4所有数据的采集应能自动完成，并能通过手动方式补充录入。
5.2.5所有实时数据的时间延迟应不大于1min。
5.3数据处理5.3.1所有数据存入数据库前应进行完整性及合理性检验，并对缺测和异常数据进行补充和修正。
5.3.2数据完整性检验应满足：a)数据的数量应等于预期记录的数据数量；b)数据的时间顺序应符合预期的开始、结束时间，中间应连续。
5.3.3数据合理性检验应满足：a)对功率、数值天气预报、实测气象数据进行越限检验，可手动设置限值范围；b)根据实测气象数据与功率数据的关系对数据进行相关性检验。
5.3.4缺测和异常数据宜按下列要求处理：a)以前一时刻的功率数据补全缺测或异常的功率数据；b)以零替代小于零的功率数据；c)缺测或异常的气象数据可根据相关性原理由其它气象要素进行修正；不具备修正条件的以前一时刻数据替代；d)所有经过修正的数据以特殊标识记录并可查询；e)所有缺测和异常数据均可由人工补录或修正。
5.4数据存储数据存储应符合下列要求：a)存储系统运行期间所有时刻的数值天气预报数据；b)存储系统运行期间所有时刻的功率数据、实时气象数据；c)存储每次执行的短期功率预测的所有预测结果；d)存储每15min滚动执行的超短期功率预测的所有预测结果；e)预测曲线经过人工修正后存储修正前后的所有预测结果；f)所有数据至少保存10年。
6系统硬件要求6.1总体要求1)系统的参考配置参见网络结构图（参照图6-1）。
硬件配置应考虑具有扩展性。
2)本规范所列硬件为系统主要设备但非全部设备，各不同卖方有不同的解决方案，卖方应根据自己情况调整。